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Beyond the Known: Decision Transformers with Counterfactual Reasoning
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内容提要
本研究提出了反事实推理决策变换器（CRDT），解决了决策变换器在离线数据集上因数据不足导致的性能问题。实验结果表明，CRDT在数据受限和动态变化的情况下优于传统方法，展示了反事实推理在强化学习中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了反事实推理决策变换器（CRDT）。
- CRDT解决了决策变换器在离线数据集上因数据不足导致的性能问题。
- CRDT通过生成和利用反事实经验提升了决策能力。
- 实验结果表明，CRDT在数据受限和动态变化的情况下优于传统方法。
- 反事实推理在强化学习中具有潜力，能够改善决策效果。
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